An Analysis of Public Attitudes toward Medical Assistance in Dying (MAID) and the Associated Safeguards in Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Medical Assistance in Dying (MAID) has become a significant topic of public and ethical discourse in Canada since its legalization in 2015 following the Carter v. Canada Supreme Court decision.This systematic review examines public attitudes toward MAID, focusing on the influence of demographic, cultural, and socio-economic factors, as well as perceptions of the safeguards designed to protect vulnerable populations.The review, adhering to PRISMA guidelines, analyzed 13 studies published between 2015 and 2025, including public opinion polls, policy analyses, and qualitative research.Findings indicate strong public support for MAID, driven by principles of autonomy and dignity, with higher approval among younger, secular, and more educated individuals.However, opposition persists, particularly among older, religious, and conservative groups, who cite concerns about the sanctity of life and potential coercion of vulnerable populations.Safeguards, such as independent assessments and waiting periods, are generally viewed positively, though recent legislative changes, including the expansion of eligibility to individuals with mental illness and the removal of the 10-day reflection period, have raised concerns about their adequacy.The review highlights the need for ongoing public engagement, equitable access to healthcare, and transparent policymaking to address ethical dilemmas and ensure MAID aligns with societal values while protecting vulnerable individuals such as the older population, Individuals considering MAID,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».